Volar a mano

I.

El 1 de junio de 2009, a las 2:10 de la mañana, hora de Greenwich, sobre el Atlántico, un Airbus A330 de Air France que volaba de Río de Janeiro a París perdió la lectura de velocidad. Se le habían congelado unas sondas del tamaño de un dedo: un modelo que ya tenía boletín de servicio para ser sustituido, aunque el cambio todavía no era obligatorio.

El piloto automático hizo lo que estaba programado para hacer cuando deja de confiar en sus datos: se desconectó y le devolvió los controles a la tripulación.

El avión estaba entero. Los motores funcionaban. Las superficies de control respondían. Lo único que había pasado es que, por unos minutos, alguien tenía que volarlo con las manos.

El copiloto jaló la palanca lateral hacia atrás y la sostuvo ahí. El piloto sentado a su lado no podía verlo: en ese avión las palancas no están acopladas mecánicamente, así que ninguno de los dos ve lo que el otro le está ordenando a la aeronave. El avión subió, perdió sustentación y entró en pérdida. La alarma de stall sonó decenas de veces. El copiloto siguió jalando hacia atrás —que es exactamente lo contrario de lo que saca a un avión de una pérdida, y es de las primeras cosas que se aprenden volando una avioneta— durante los tres minutos y medio que el avión tardó en caer al océano.

Murieron 228 personas.

La investigación no encontró una falla mecánica que explicara la caída. Encontró a dos pilotos en cabina —el capitán estaba en descanso y volvió minuto y medio después—, con licencia, entrenados, cumpliendo con todas sus horas, que en el momento en que la máquina les devolvió el mando no supieron qué hacer con él.

II.

En 1983, veintiséis años antes, una psicóloga inglesa llamada Lisanne Bainbridge escribió un artículo corto con un título irónico: Ironies of Automation. Su argumento cabe en una frase.

Cuanto mejor es el sistema automático, más se deteriora la habilidad del operador humano, y más crítico se vuelve el momento en que ese humano tiene que intervenir.

Es una trampa perfectamente cerrada. Automatizas porque la máquina lo hace mejor. La máquina lo hace tan bien que el humano deja de practicar. Al dejar de practicar, se oxida. Y la máquina, cuando falla, no falla en los momentos fáciles: falla exactamente en los difíciles, que son los únicos que ya no sabe resolver nadie.

La industria aérea tardó décadas y varios accidentes en aceptarlo. Y su respuesta, cuando llegó, fue la que nadie hubiera predicho.

No prohibieron el piloto automático. Sería absurdo: vuela mejor, ahorra combustible, no se cansa. Lo que hicieron fue empezar a exigir vuelo manual. Reguladores y aerolíneas comenzaron a pedir que los pilotos apagaran deliberadamente la automatización cada cierto tiempo, en condiciones seguras, para no perder la habilidad. Practicar a mano no porque sea la mejor forma de volar, sino porque es la única forma de seguir siendo alguien capaz de volar cuando la máquina se desconecta.

Y mantuvieron una cosa más, que ya existía y que nunca han soltado: el examen de vuelo. En Europa, cada seis meses, un piloto de línea se sienta frente a un evaluador humano y demuestra, en vivo, que puede hacerlo. No entrega un reporte. Lo hace enfrente de alguien que puede pedirle otra cosa.

III.

Este año le tocó al derecho.

Hace tres años, escribir un memorando exigía leer, entender, descartar, ordenar y decidir. El producto final —cuatro cuartillas bien armadas— era evidencia confiable de que alguien había hecho todo eso, porque no había otra forma de producirlo. Hoy la hay. El texto llega en once segundos, con estructura de argumento, tono profesional y una seguridad tranquila que se parece muchísimo a la competencia.

El piloto automático llegó a la profesión legal y es buenísimo. Ese es justo el problema que describió Bainbridge.

Aquí conviene ser honestos: nosotros ya teníamos una versión barata de esta enfermedad y le habíamos puesto nombre. El machetero. El compañero que recitaba el artículo completo, sin fracciones de menos, sacaba diez, y no tenía la menor idea de qué problema resolvía esa norma ni cuándo dejaba de aplicarse. Le poníamos diez porque el examen preguntaba qué dice el artículo y él contestaba qué dice el artículo, mejor que nadie. No hizo trampa. Ganó con las reglas puestas.

El machetero era una advertencia y no la leímos. Nos avisó, desde los años setenta, que nuestro instrumento de evaluación medía la producción de texto y no el criterio detrás del texto. Podíamos vivir con esa mentira mientras producir el texto siguiera siendo caro.

Dejó de ser caro. La señal se fue a cero. Un escrito entregado ya no contiene información sobre quién lo pensó.

IV.

La reacción natural es discutir el permiso. Lo comprobé con una consulta exploratoria —no una muestra: mi propia red, autoseleccionada y sesgada hacia quien ya piensa en esto—. Pregunté en LinkedIn, al puro estilo de 100 mexicanos dijeron, qué haría cada quien si fuera decano y tuviera que decidir cómo entra la IA a los planes de estudio. Doscientos seis votos.

Integrarla como herramienta: 58%

Rediseñar la educación con IA: 30%

Limitarla a ciertos usos: 9%

Prohibirla en el aula: 1%

Cuatro opciones, una sola pregunta debajo: cuánta máquina dejamos entrar. Es la pregunta que la aviación dejó de hacerse hace treinta años.

Este verano, dos de las mejores escuelas de derecho del mundo publicaron su postura, y ninguna de las dos la contestó.

Berkeley fue discreta. Su política, vigente desde el verano de 2026, se explica en un documento que arranca respondiendo con una sola palabra a la pregunta obvia. ¿Berkeley está prohibiendo la IA? No. Fijaron una regla por defecto de la que cualquier profesor puede apartarse avisando por escrito. El objetivo tiene dos mitades que parecen chocar y no chocan: enseñar a usar la herramienta con eficacia, y garantizar que cuando se califica a un alumno se esté calificando su trabajo y no el de otro —otro estudiante, otro abogado o una máquina.

Chicago fue mucho más lejos, y su curso de investigación y redacción de primer año es, literalmente, horas de vuelo manual.

El diseño es este: escribir sin IA es la base del año. Encima de esa base se coloca el trabajo con IA para investigar, revisar, iterar borradores y preparar alegatos. Y al final alumno e instructor revisan juntos dos cosas: el escrito y el uso que se le dio a la herramienta. La meta declarada es que al terminar el primer año el estudiante sea capaz de revisar, evaluar y mejorar lo que le entrega la máquina.

No es una escuela protegiendo a sus alumnos de la tecnología. Es una escuela entrenando operadores.

Por eso, en primer año, el aula es sin pantallas —ni laptops, ni tabletas, ni teléfonos— y el examen se presenta dentro del salón sin internet ni archivos. Y por eso mismo esa regla se afloja después: en las optativas deja de ser obligatoria y pasa a ser el punto de partida, con el profesor libre de apartarse y con la escuela empujándolo a experimentar con chatbots hechos a la medida y problemas de práctica generados con IA. En las clínicas, con clientes reales, el objetivo es que trabajen con y sin IA bajo supervisión cercana.

Vale la pena subrayar quién puso esa regla. Chicago formó su comité de inteligencia artificial a principios de 2023, a unos meses de que ChatGPT se hiciera público, metió IA al currículo de primer año, abrió cursos sobre IA y derecho, fundó un laboratorio para que sus alumnos construyan herramientas legales de IA y negoció licencias para que su comunidad use exactamente las mismas herramientas que los despachos. Y conviene entender qué se negocia en esas licencias, porque no es acceso: es secreto profesional. Volcar los hechos de un asunto en un sistema generativo de terceros es comunicarle datos personales de un cliente a quien puede conservarlos y, según el contrato, entrenar con ellos. Lo que se pacta es no retención, no entrenamiento con los insumos y dónde se trata la información.

La escuela que más lejos llegó integrando la máquina es la que sacó las pantallas del salón de primer año. En aviación eso no le extrañaría a nadie.

V.

Ahora la pregunta incómoda, porque un aula sin computadoras admite cuatro explicaciones y solo una es pedagógica.

Puede ser pedagogía. Puede ser purismo, nostalgia del salón de los ochenta disfrazada de neurociencia. Puede ser comodidad, el profesor que no sabe dar clase de otra forma y encuentra en la prohibición una manera elegante de no aprender. O puede ser incapacidad institucional: rediseñar la evaluación cuesta dinero, horas y capacitación; prohibir cuesta un renglón en el reglamento.

La cuarta hipótesis tiene a su favor toda la evidencia histórica sobre cómo se comportan las universidades: eligen sistemáticamente lo verificable sobre lo eficaz. Una prohibición se supervisa con la mirada, gratis, desde el escritorio. Cuando una institución adopta justamente la medida que además le sale de a peso, hay que sospechar.

Hay además una asimetría en el documento de Chicago que conviene decir fuerte: la carga dura recae sobre el alumno y la blanda sobre el profesor. La prohibición es obligatoria y coordinada entre todas las secciones. La experimentación pedagógica del profesorado es alentada —la escuela dice que la apoyará, no que la exigirá—. Un lado tiene reglas; el otro tiene invitaciones.

Para separar pedagogía de conveniencia solo conozco una prueba decente: ¿la institución paga algo?

Ahí Chicago se salva, y no por poco. La tesina obligatoria ahora exige una discusión oral presencial con el profesor supervisor, después de entregado el borrador completo, donde el alumno responde preguntas que sondean el razonamiento del texto y las implicaciones de sus argumentos: eso son horas de profesores titulares, uno a uno, con cada estudiante. La revisión conjunta del escrito y del uso de la herramienta duplica el trabajo de corrección. Las clínicas tuvieron que conseguir licencias, escribir políticas por área de práctica y supervisar expedientes reales.

Y hay un detalle que a mí me convenció. Al discutir la tesina, el documento considera abiertamente la salida fácil —mover toda la escritura larga a sesiones supervisadas en el aula— y la descarta por escrito: resolvería el problema, pero perdería lo que ese trabajo forma, que es el esfuerzo sostenido e independiente a lo largo de horas, días y semanas. Una institución movida por la comodidad no rechaza en su propio documento la opción más cómoda.

De ahí la advertencia para México, y es la parte que de verdad me preocupa. Este modelo se va a copiar, porque trae el sello de Chicago. Y lo primero que se va a copiar es la prohibición: es visible, es barata, se anuncia bien en el consejo técnico y se puede vender como rigor. La mitad cara se va a quedar en el documento original.

Prohibir dispositivos sin rediseñar la evaluación no es pedagogía resistente a la IA. Es el reglamento de 1995 con nombre nuevo. Y ya sabemos qué produce: macheteros. Cerrar el libro no sirve de nada si la pregunta sigue pidiendo el contenido del libro; lo único que consigues es que lo cargue en la cabeza en lugar de en la pantalla.

VI.

Lo que hicieron estas dos escuelas fue negarse a contestar la pregunta que todos les hacían. Nadie se preguntó ¿permito IA?. Se preguntaron ¿qué estoy midiendo, y sigue siendo medible?

Y las dos, por caminos distintos, llegaron al mismo instrumento.

Chicago: discusión oral presencial de la tesina, con preguntas que sondean el razonamiento. Berkeley: presentaciones orales, exámenes cerrados sin internet ni archivos, proyectos de escritura iterativa donde el alumno debe explicar su proceso de trabajo.

La respuesta institucional a la tecnología de escritura más poderosa de la historia fue hacer hablar a los estudiantes.

Es el examen de vuelo. Exactamente eso. Un evaluador humano, en vivo, que puede pedirte otra cosa a media maniobra. No es nostalgia ni ritual: es el único formato que no admite edición previa. Un texto se delega; una conversación bajo repregunta, no. Exige que el modelo del problema esté dentro de tu cabeza, disponible y reorganizable bajo presión.

Y tiene la virtud de filtrar a los dos extremos por igual. El machetero llega con el artículo perfecto y un guion aprendido, y no sobrevive a la tercera repregunta. El que delegó todo en la máquina tampoco, por la razón contraria: uno tiene el texto sin el modelo, el otro no tiene ni el texto.

Dicho sea de paso, mi encuesta traía una trampa. El 58% y el 30% no son bandos rivales: Chicago hizo las dos cosas, porque son la misma decisión vista desde sus dos extremos.

VII.

El estudiante que este otoño entra al aula sin pantalla se titula en 2029.

Nadie sabe qué herramientas van a existir para entonces. El documento de Chicago lo admite sin rodeos: no hay garantía de que lo que hoy domina el mercado siga sirviendo cuando estos alumnos lleguen a la práctica, y por eso entrenarlos en herramientas concretas no basta —hay que darles con qué adaptarse cuando la herramienta cambie.

Lo único de 2029 que sí se puede predecir es la escena. Un juez, un cliente, un socio o la contraparte le va a preguntar de frente, en tiempo real, por qué recomendó lo que recomendó. Ahí no va a importar cuánto de su trabajo lo escribió una máquina. Va a importar si tiene algo adentro con qué responder.

Ese examen no lo inventó ninguna facultad. Existe desde siempre y se llama ejercer. Lo que Chicago y Berkeley hicieron fue devolverlo al aula, que es el único lugar donde reprobarlo sale barato.

Y eso obliga a la pregunta que sostiene todo lo demás, la que hay que contestar antes de discutir un solo artículo del plan de estudios: ¿a qué vamos a la universidad? Si la respuesta es a acreditar la producción de documentos, la institución quedará obsoleta —la máquina ya produce documentos— y este debate es un trámite. Si la respuesta es a formar criterio, entonces el qué y el cómo se acomodan solos detrás del por qué.

La pregunta para las universidades mexicanas, entonces, no es si van a permitir inteligencia artificial. Esa se contestó sola, igual que se contestó sola la calculadora.

La pregunta es si lo que evalúan hoy mide algo.

Porque el piloto automático es extraordinario, y hay que usarlo. Pero siempre, tarde o temprano, devuelve los controles.

Nunca avisa cuándo.

Fuentes y referencias

• BEA (Bureau d'Enquêtes et d'Analyses), Final Report on the accident on 1st June 2009 to the Airbus A330-203 registered F-GZCP operated by Air France, flight AF 447 Rio de Janeiro–Paris, julio de 2012: https://bea.aero/fileadmin/documents/docspa/2009/f-cp090601.en/pdf/f-cp090601.en.pdf
• Lisanne Bainbridge, "Ironies of Automation", Automatica, vol. 19, núm. 6 (1983), pp. 775-779: https://doi.org/10.1016/0005-1098(83)90046-8
• FAA, Safety Alert for Operators 13002, "Manual Flight Operations", 4 de enero de 2013: https://www.faa.gov/sites/faa.gov/files/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/SAFO13002.pdf
• FAA, Safety Alert for Operators 17007, "Manual Flight Operations Proficiency", 2017: https://www.faa.gov/sites/faa.gov/files/2022-11/SAFO17007.pdf
• Reglamento (UE) 965/2012 de la Comisión, Anexo III (Parte ORO), ORO.FC.230: verificación de competencia del operador con periodo de validez de seis meses: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2012/965/oj
• University of Chicago Law School, "AI Strategy Statement", 9 de julio de 2026: https://www.law.uchicago.edu/news/ai-strategy-statement
• UC Berkeley School of Law, "Artificial Intelligence Policy — Effective Summer 2026": https://www.law.berkeley.edu/wp-content/uploads/2026/05/AI-Final-Policy-26.pdf
• UC Berkeley School of Law, "Artificial Intelligence Policy: Questions and Answers": https://www.law.berkeley.edu/academics/registrar/academic-rules/artificial-intelligence-policy/berkeley-law-artificial-intelligence-policy-questions-and-answers/
• La encuesta citada en la sección IV (LinkedIn, 206 votos al 20 de agosto de 2026): https://www.linkedin.com/posts/aldoricardorodriguez_bienvenidos-al-regreso-a-clases-y-con-ugcPost-7495574894303371264-vIUS/